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J-GLOBAL ID：202002266329059481   整理番号：20A1865222

マルチモーダルドメイン適応のための統一フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A Unified Framework for Multimodal Domain Adaptation

著者 (3件)： Qi Fan (Hefei University of Technology, HeFei, China) ,  Yang Xiaoshan (Chinese Academy of Sciences & University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Xu Changsheng (Hefei University of Technology, Chinese Academy of Sciences, & University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： MM ’18  ページ： 429-437  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ドメイン適応は,ソースドメインからのラベル付きデータに関するモデルを訓練し,一方,ターゲットドメイン上のテストエラーを最小化することを目的とする。既存のドメイン適応法のほとんどは,単一モードデータのドメインシフトの低減にのみ焦点を合わせた。本論文では,マルチモーダルドメイン適応の新しい問題を考察し,それを解くための統一フレームワークを提案した。提案したマルチモーダルドメイン適応ニューラルネットワーク(MDANN)は,3つの重要なモジュールから成る。(1)共変マルチモーダル注意は,複数のモダリティのための共通の特徴表現を学ぶために設計される。(2)融合モジュールは,異なるモダリティの意図した特徴を適応的に融合する。(3)ハイブリッドドメイン制約を,単一モード特徴,融合特徴,および注意スコアを制約することによって,ドメイン不変特徴を包括的に学習するために提案する。敵対的目的の下で共同通行と融合を通して,特徴の最も識別的でドメイン適応の部分を適応的に融合する。2つの実世界クロスドメインアプリケーション(感情認識とクロスメディア検索)に関する広範な実験結果は,提案した方法の有効性を実証した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *多モード ,  有効性 ,  単一モード
準シソーラス用語： 敵意 ,  モダリティ ,  感情認識 ,  クロスメディア ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 深層学習 ,  ドメイン適応 ,  マルチモーダル解析

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： マルチモーダル ,  ドメイン適応 ,  フレームワーク